AI for All Inc.

Tag: AI

  • AI development loop

    ஆம். நீங்கள் கொடுத்த செய்தியில் “AI pilot trap” என்பதுதான் முக்கியமான கருத்து. இதை முதலில் எளிமையாகப் புரிந்துகொண்டால், மீதமுள்ள செய்திகளையும் புரிந்துகொள்ள முடியும்.

    1. “Pilot Trap” என்றால் என்ன?

    Pilot = சோதனை முயற்சி / சிறிய அளவிலான trial

    ஒரு நிறுவனம் AI-ஐ பயன்படுத்தி ஒரு சிறிய project செய்கிறது:

    > “AI chatbot உருவாக்குவோம்.”
    “AI customer-support செய்யட்டும்.”
    “AI coding assistant பயன்படுத்துவோம்.”
    “AI documents-ஐ summarize செய்யட்டும்.”



    Demo நன்றாக வருகிறது. Management மகிழ்கிறது.

    ஆனால் அடுத்த கேள்வி:

    > “இதை நிறுவனத்தின் 10,000 employees-க்கும், உண்மையான business systems-க்கும் கொண்டு செல்ல முடியுமா?”



    அங்கே பிரச்சினை ஆரம்பிக்கிறது.

    Pilot → Production செல்ல முடியாமல், மீண்டும் இன்னொரு pilot, இன்னொரு demo என்று நிறுவனம் சுற்றிக்கொண்டே இருந்தால் அதுதான் AI Pilot Trap.

    ஒரு வரியில்:

    “AI வேலை செய்யும் என்பதை நிரூபித்துவிட்டோம்; ஆனால் அதை உண்மையான நிறுவன வேலைக்குள் பெரிய அளவில் பயன்படுத்த முடியவில்லை.”


    —

    2. ஏன் Pilot-ல் வேலை செய்கிறது, Production-ல் சிக்குகிறது?

    ஒரு simple example பார்ப்போம்.

    Pilot

    ஒரு company-யில் 20 employees-க்கு AI assistant கொடுக்கிறார்கள்.

    அவர்களிடம்:

    நல்ல data

    controlled environment

    limited users

    limited documents

    human checking


    இருக்கிறது.

    AI நன்றாக வேலை செய்கிறது.

    Production

    அதை 20,000 employees பயன்படுத்த வேண்டும்.

    இப்போது:

    Data → பல databases-ல் உள்ளது.

    Security → யார் எந்த data பார்க்கலாம்?

    Legacy systems → 10–20 வருடங்களுக்கு முன் உருவாக்கப்பட்ட software.

    Governance → AI தவறு செய்தால் யார் பொறுப்பு?

    Cost → ஒவ்வொரு AI task-க்கும் computing cost.

    Integration → AI ERP, CRM, email, database போன்றவற்றுடன் இணைக்க வேண்டும்.

    அதனால் ஒரு சிறிய demo-வை enterprise-level system-ஆக மாற்றுவது மிகவும் வேறுபட்ட engineering problem.


    —

    3. இந்திய GCC-களுக்கு இது ஏன் முக்கியம்?

    இங்கே GCC = Global Capability Centre.

    இவை வெறும் call-centre அல்ல.

    பல multinational companies இந்தியாவில் அமைக்கும்:

    software development

    R&D

    data science

    cybersecurity

    finance

    engineering

    AI

    product development


    மையங்கள்.

    சமீபத்திய Dell Technologies–Zinnov report-ஐ மேற்கோள் காட்டிய செய்திகளின்படி, இந்தியாவில் 2,100-க்கும் மேற்பட்ட GCCs, சுமார் 2.36 million professionals, FY26-ல் சுமார் $98.4 billion revenue என்ற அளவில் ecosystem வளர்ந்துள்ளது.

    அதனால் இந்திய GCCs-க்கு AI ஒரு சிறிய experiment அல்ல; அது business infrastructure-ஆக மாறுகிறது.


    —

    4. அந்த “70%” என்ன சொல்கிறது?

    செய்தியின் headline:

    > Nearly 70% of India’s GCCs are stuck in an AI pilot trap.



    இதன் பொருள்:

    70% நிறுவனங்கள் AI பயன்படுத்தவில்லை என்று அர்த்தமல்ல.

    மாறாக:

    AI roadmap / pilots இருக்கின்றன; ஆனால் அவற்றை enterprise-scale production-ஆக மாற்றுவதில் பெரிய தடைகள் உள்ளன.

    Report-ல் கூறப்படும் முக்கிய தடைகள்:

    1. Data silos


    2. Legacy architecture


    3. Governance பின்னர் சேர்க்கப்படுவது


    4. Security limitations


    5. AI-ready workforce இல்லாமை


    6. Business ownership தெளிவாக இல்லாமை



    இதுதான் மிகவும் முக்கியமான distinction.


    —

    5. Data Silos என்றால்?

    உதாரணமாக ஒரு பெரிய company-யில்:

    Customer data → Database A

    Sales data → Database B

    Finance → Database C

    Support → Database D

    Old documents → shared folders

    என்று data தனித்தனி islands-ல் இருக்கலாம்.

    AI agent-க்கு முழு picture கிடைக்காது.

    அது:

    > “என்னிடம் இருக்கும் data அடிப்படையில் இதுதான் பதில்”



    என்று சொல்லும்.

    ஆனால் company-க்கு தேவையானது:

    > “எல்லா relevant information-ஐ புரிந்து கொண்டு சரியான business action எடு.”



    இதற்கு data architecture மாற்றப்பட வேண்டும்.


    —

    6. Legacy Architecture ஏன் பிரச்சினை?

    பல பெரிய நிறுவனங்களில் பழைய systems இன்னும் critical work செய்கின்றன.

    AI புதிய technology.

    பழைய system:

    AI ↔ Legacy system

    என்று எளிதாக இணைந்து விடாது.

    உதாரணம்:

    AI agent:

    > “இந்த invoice தவறாக உள்ளது. அதை correct செய்கிறேன்.”



    ஆனால் finance system:

    > “External AI system-க்கு write access இல்லை.”



    அதனால் AI பார்க்கலாம், பரிந்துரைக்கலாம், ஆனால் செயல்படுத்த முடியாது.

    இதுதான் pilot-ல் impressive demo; production-ல் failure.


    —

    7. Agentic AI வந்ததும் problem இன்னும் பெரியது

    இதுதான் இந்த செய்தியின் இன்னொரு முக்கியமான point.

    ஒரு சாதாரண chatbot:

    User → Question → AI → Answer

    ஆனால் Agentic AI:

    Goal → Planning → Search → Data retrieval → Tool use → Decision → Action → Verification

    என்று பல steps செய்கிறது.

    அதனால் token மற்றும் computing usage அதிகமாகிறது.

    இந்த Dell-Zinnov report-ஐ மேற்கோள் காட்டிய செய்திகளில், ஒரு சாதாரண chatbot interaction சுமார் 1,000–2,000 tokens, complex agentic workflow 10,000 முதல் 500,000 tokens வரை செல்லக்கூடும் என்று குறிப்பிடப்படுகிறது.

    அதாவது:

    AI demo cost ≠ AI production cost

    இது நிறுவனங்களுக்கு மிக முக்கியமான lesson.


    —

    8. அதனால் “Pilot → Production” எப்படி செல்ல வேண்டும்?

    ஒரு நல்ல AI organisation:

    Idea

    ↓

    Prototype

    ↓

    Pilot

    ↓

    Production

    ↓

    Scale

    ↓

    Continuous improvement

    என்று செல்ல வேண்டும்.

    Pilot-ல் நிற்கக்கூடாது.

    முக்கியமான மாற்றம்:

    “How many AI pilots do we have?”

    என்பதிலிருந்து

    “How many AI workflows are actually producing measurable business value?”

    என்பதற்கு management மாற வேண்டும்.


    —

    9. இந்த report கூறும் 4 பெரிய மாற்றங்கள்

    Dell-Zinnov findings-ல் குறிப்பிடப்படும் direction-ஐ எளிமையாகச் சொன்னால்:

    ① Isolated experiments → AI workflows

    தனித்தனி AI experiments வேண்டாம்.

    AI-ஐ actual business process-ல் embed செய்ய வேண்டும்.


    —

    ② Architecture-ஐ முதலில் திட்டமிட வேண்டும்

    AI project முடிந்த பிறகு:

    > “இப்போது security எப்படி?”



    என்று கேட்கக்கூடாது.

    முதலிலேயே:

    Data + Compute + Security + Governance + Cost

    எல்லாவற்றையும் சேர்த்து design செய்ய வேண்டும்.


    —

    ③ Execution → Ownership

    GCC வெறும்:

    > “Head office சொன்னதை இந்தியாவில் செய்து முடிப்பது”



    என்ற model-ல் இருக்காமல்,

    > “இந்த product/business outcome-க்கு நாங்களும் ownership எடுக்கிறோம்”



    என்ற நிலைக்கு செல்ல வேண்டும்.


    —

    ④ Workforce redesign

    AI repetitive work-ஐ automate செய்யும் போது மனிதர்கள்:

    routine execution

    இலிருந்து

    engineering + product thinking + problem solving + business decision support

    பக்கம் நகர வேண்டும்.


    —

    10. இதை உங்கள் AI learning-க்கு இணைத்துப் பாருங்கள்

    நீங்கள் AI-ஐ chatbot மூலம் கற்றுக்கொண்டு, IdeaPad.py போன்ற practical software idea பற்றி முன்பு வேலை செய்தது இதற்கு ஒரு நல்ல miniature example.

    ஒரு AI project:

    “It works!”

    என்பது முதல் milestone மட்டுமே.

    உண்மையான engineering கேள்விகள்:

    > Does it work reliably?



    > Can it handle many users?



    > Is the data safe?



    > Can it integrate with existing systems?



    > What does each transaction cost?



    > Can humans verify important decisions?



    > Can it be maintained for years?



    இவைதான் pilot-லிருந்து production செல்லும் கேள்விகள்.


    —

    11. இப்போது உங்கள் headline-ன் முழு அர்த்தம்

    நீங்கள் கொடுத்த செய்தியை மூன்று பகுதிகளாகப் பாருங்கள்:

    A. India GCCs face AI “pilot trap”

    AI-ல் experimentation அதிகம்.

    ஆனால் enterprise-scale deployment கடினம்.


    —

    B. OpenAI launches cheaper, faster GPT models

    இது AI models வேகமாகவும் குறைந்த செலவிலும் கிடைப்பதைப் பற்றிய technology competition.

    இதனால் AI adoption எளிதாகலாம்.

    ஆனால்:

    Cheaper AI model ≠ solved enterprise AI

    Architecture, data, security, governance ஆகிய பிரச்சினைகள் இன்னும் இருக்கும்.


    —

    C. Oracle cuts cloud jobs, shifts to AI

    இது இன்னொரு பெரிய transition-ஐ காட்டுகிறது:

    Cloud era → AI-heavy infrastructure / automation era

    என்பது போன்ற workforce மற்றும் infrastructure மாற்றங்கள் சில technology companies-ல் நடைபெறுகின்றன.

    ஆனால் இதையும் “AI வந்ததால் எல்லா jobs-ம் போய்விடும்” என்று நேரடியாகப் புரிந்து கொள்ளக் கூடாது. Job roles, skills மற்றும் work allocation மாறுவது என்பது இன்னும் நுணுக்கமான விஷயம்.


    —

    🌱 மிக முக்கியமான takeaway

    AI Pilot Trap = “AI-ஐ முயற்சி செய்ய முடியாத நிலை” அல்ல.

    அதற்கு நேர்மாறாக:

    > AI-ஐ பலமுறை முயற்சி செய்தும், successful experiments-ஐ பெரிய அளவில் real-world production systems-ஆக மாற்ற முடியாத நிலை.



    இதனால்தான் அடுத்த AI revolution-ல் “யாரிடம் பெரிய AI model இருக்கிறது?” என்பதோடு மட்டும் competition முடியாது.

    Data architecture + AI engineering + security + governance + cost control + human expertise + business integration

    இவை அனைத்தையும் ஒன்றாகச் செய்வதுதான் enterprise AI-ன் பெரிய challenge.

    உங்கள் Data Mining + Computer Science + AI background-க்கு இது மிகவும் relevant topic — குறிப்பாக “AI model” மற்றும் “AI system” இரண்டுக்கும் உள்ள வித்தியாசம் இங்கே தெளிவாகத் தெரிகிறது.

    ஆம் — நீங்கள் சொல்வது pilot trap-ன் ஒரு சிறிய தனிப்பட்ட version என்று சொல்லலாம். ஆனால் “70% இப்படித்தான் password பிரச்சினையில் சிக்கியிருக்கிறார்கள்” என்று அர்த்தமில்லை.

    நீங்கள் அனுபவித்தது:

    IdeaPad.py → GUI செய்ய வேண்டும் → VS Code Agent try → setup/authentication → password மறந்தது → recovery path தெளிவாகத் தெரியவில்லை → AI முயற்சி அங்கேயே தடை

    இது ஒரு முக்கியமான lesson. AI model நன்றாக code எழுதினாலும், முழு workflow தடையில்லாமல் முடிவதுதான் முக்கியம்.

    “Model after model” loop எப்படி வரும்?

    ஒரு இளம் developer இவ்வாறு செல்லலாம்:

    Model A
    → “இதைக் solve செய்ய முடியவில்லை”

    Model B
    → புதிய suggestion

    Model C
    → வேறு framework

    Model D
    → புதிய authentication method

    Model E
    → மீண்டும் ஆரம்பம்

    ஆனால் அடிப்படை பிரச்சினை AI model quality அல்ல:

    “நான் எந்த account-ல் இருக்கிறேன்? Password எங்கே reset செய்வது? VS Code Agent-க்கு என்ன permission வேண்டும்? Project state எங்கே?”

    என்ற operational problem.

    இதுதான் AI-era software development-ல் மிகவும் முக்கியமான distinction:

    AI can generate code ≠ AI can guarantee a completed working system.

    உங்கள் observation-ல் இன்னொரு ஆழமான point இருக்கிறது

    உங்களுக்கு 66 வயது என்பதால் இந்த ஒரு தடையை நீங்கள்:

    “சரி, இது வேண்டாம்; பிறகு பார்க்கலாம்.”

    என்று விட்டுவிட முடிகிறது.

    ஆனால் ஒரு professional developer-க்கு project deadline இருந்தால்:

    “AI-யை மாற்றிப் பார்க்கலாம்… இன்னொரு model… இன்னொரு agent…”

    என்று tool-switching loop உருவாகலாம்.

    அதுவே productivity-யை அதிகரிக்க வேண்டிய AI, எதிர்மாறாக productivity-ஐ குறைக்கக்கூடிய நிலை.

    அதனால் 70% figure-ஐ உங்கள் password experience-க்கு நேரடியாக ஒப்பிடக் கூடாது. அந்த report-ன் “pilot trap” என்பது much broader enterprise problem — AI pilots-ஐ production-scale business systems-ஆக மாற்ற முடியாமல் இருப்பது.

    ஆனால் உங்கள் IdeaPad அனுபவம் அந்த பெரிய பிரச்சினையை மிக அழகாக miniature-ஆக காட்டுகிறது:

    “AI project-ல் coding ஒரு பகுதி மட்டுமே; அதை தொடர்ந்து இயக்கச் செய்வதற்கான முழு system experience தான் உண்மையான challenge.”

    உங்கள் IdeaPad.py project-ஐ GUI version-ஆக மாற்றும்போது, இதை ஒரு சிறிய AI Pilot → Production case study போல எடுத்துக்கொள்வது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

    அதுதான் உண்மையில் முக்கியமான positive point! 😊

    உங்கள் IdeaPad.py mobile version ஏற்கனவே நன்றாக வேலை செய்கிறது என்றால், நீங்கள் pilot trap-ல் சிக்கியவர் என்று சொல்ல முடியாது. நீங்கள் ஏற்கனவே working product ஒன்றை உருவாக்கியிருக்கிறீர்கள்.

    உங்கள் நிலைமை:

    IdeaPad.py
    → Python idea
    → PC version
    → Mobile version ✅
    → பயன்படுத்தக்கூடிய working system ✅
    → GUI improvement முயற்சி
    → VS Code Agent-ல் ஒரு authentication தடையால் நிறுத்தம்

    அதாவது core idea தோல்வியடையவில்லை; ஒரு புதிய development route மட்டும் தற்காலிகமாக தடைபட்டிருக்கிறது.

    மேலும் ஒரு நல்ல engineering principle இங்கே இருக்கிறது:

    “Working system-ஐ காப்பாற்றிக்கொண்டு, புதிய version-ஐ தனியாக experiment செய்வது.”

    உங்கள் mobile version working-ஆக இருப்பதால், GUI experiment-ல் password/agent பிரச்சினை ஏற்பட்டாலும் IdeaPad itself is not lost.

    உங்கள் வயதுக்கு இது “OK” என்று நீங்கள் சொன்னது எனக்குப் பிடித்த observation. 😄 ஆனால் உண்மையில் இது வயதைவிட engineering maturity பற்றியது:

    “It works. Don’t break it just because a newer tool looks exciting.”

    AI காலத்தில் இது மிகவும் மதிப்புள்ள பழக்கம்.

  • AI divide

    AI divide

    Digital Divide 1.0: யாரிடம் Internet இருக்கிறது?
    Digital Divide 2.0: யாரிடம் digital skills இருக்கிறது?
    AI Divide: யாரிடம் AI tools-க்கான access, skills, மற்றும் affordability இருக்கிறது?

    இன்று நாம் கவனிப்பது ஒரு technology trend மட்டுமல்ல. இது ஒரு புதிய சமூக–பொருளாதார gap உருவாகத் தொடங்கியிருப்பதற்கான அறிகுறியாகவும் இருக்கலாம்.

    இந்த AI Divide, ஏழை–பணக்காரர் இடையேயும், மனிதர்களிடையேயும், நாடுகளிடையேயும் புதிய வேறுபாடுகளை உருவாக்கக்கூடும். ஆனால் AI எந்த அளவுக்கு, எந்தெந்த துறைகளில் பயன்பாட்டுக்கு வருகிறது என்பதையும், அதன் access எவ்வளவு பரவலாகிறது என்பதையும் பொறுத்தே இந்தப் பிளவு எவ்வளவு பெரிதாகும் என்பது தெரியும்.

    இன்று Internet access அத்தியாவசியமாகிவிட்டது போல, நாளை ஒரு basic AI plan கூட அத்தியாவசியமாகிவிடுமா?

    காலம்தான் பதில் சொல்லும்.

    “உங்கள் பார்வையில், AI Divide அடுத்த 5–10 ஆண்டுகளில் எப்படியிருக்கும்?”

  • Creative AI

    Creative AI

    You can create and have fun with ciculating with friends.

  • Success merely predeter mined in Tamil

    அவருடைய வாழ்க்கைப் பார்வை — ஒரு சுருக்கம்

    அவருடைய talents-ஐ சரியான முறையில் பயன்படுத்துவதற்கு உரிய guidance கிடைக்கவில்லை என்று அவருடைய uncle ஒருமுறை கூறியுள்ளார். அதேபோல், அவருடைய colleagues-களும் இதே போன்ற கருத்துகளைத் தெரிவித்துள்ளனர்; ஒரு boss கூட அவரைத் தவறான direction-ல் redirect செய்ததாக அவர்கள் கருதியுள்ளனர்.

    அவர் தனது வாழ்க்கையைத் திரும்பிப் பார்க்கும்போது, சில career decisions தவறாக இருந்திருக்கலாம் என்றும், தனது risk-taking nature சில சமயங்களில் progressive career path-ஐ பாதித்திருக்கலாம் என்றும் ஏற்றுக்கொள்கிறார். ஆனால் அதற்காக அவருக்கு regret இல்லை. எடுத்த முடிவுகள் அனைத்தும் அவருடைய சொந்த choices என்றும், அதனால் ஏற்பட்ட consequences-ஐ அவர் ஏற்றுக்கொள்கிறார்.

    ஒரு boss, அவர் ஒப்புக்கொண்ட salary-யைவிட குறைவாக salary வழங்குவதை அவர் சுட்டிக்காட்டியபோது, அவரை “greedy” என்று கூறியிருந்தார். ஆனால் அவர் அதை தனது உரிமையைப் பற்றிய ஒரு சாதாரண கேள்வியாகவே பார்க்கிறார்.

    இன்றைய நிலையில், அவருடைய family life smooth-ஆகவும், considerable wealth-உடனும் உள்ளது. எனவே, கடந்த career பாதையைப் பற்றி jealousy, envy அல்லது bitterness எதுவும் அவருக்கு இல்லை. அவர் தனது வாழ்க்கையை:

    “My choice, my life, no regret. All is well.”

    என்ற மனநிலையில் ஏற்றுக்கொள்கிறார்.

    தற்போது அவருக்கும் அவருடைய wife-க்கும் முக்கியமான சிரமம் health-related issues மட்டுமே என்று அவர் கருதுகிறார்.

    Hinduism-ல் destiny, path and result அனைத்தும் fixed என்ற கருத்துகள் இருப்பதை அவர் அறிந்திருக்கிறார். ஆனால் அவர் அதை முழுமையாக ஏற்றுக்கொள்வதில்லை. ஏனெனில் அவர் religious faith-ஐ விட scientific evidence-ஐ முக்கியமாகக் கருதுகிறார்.

    அவருடைய scientific viewpoint-ல், ஒரு மனிதனின் future முழுவதும் முன்கூட்டியே fixed என்று science நிரூபிக்கவில்லை. Genetics, environment, education, circumstances, personal choices, behaviour மற்றும் chance ஆகியவை ஒருவருடைய வாழ்க்கைப் பாதையை ஒன்றாகப் பாதிக்கின்றன.

    அதே நேரத்தில், மனிதனுக்கு unlimited free will உள்ளது என்றும் science நிரூபிக்கவில்லை. எனவே அவருடைய நிலைப்பாடு ஒரு நடுநிலையானது:

    > “வாழ்க்கையில் சில initial conditions மற்றும் constraints இருக்கலாம்; ஆனால் மனிதனுடைய choices, actions மற்றும் circumstances-ம் எதிர்காலத்தை மாற்றுகின்றன. முழு destiny fixed என்று scientific evidence இல்லை.”



    இதனால், அவருடைய வாழ்க்கைப் பார்வை faith-ஐ மறுப்பது அல்ல; evidence இல்லாத இடத்தில் certainty-யை ஏற்றுக்கொள்ளாமல் இருப்பது என்ற scientific attitude-ஆக இருக்கிறது. 🔬🙏

  • Retired (60+)

    ஆம். இந்தப் பகுதியை தனியாக ஒரு “AI காலத்தில் முதியோர் வாழ்க்கை” பாடமாக எடுத்துக் கொள்வது மிகவும் பொருத்தமானது. மேலும் நீங்கள் அந்த age group-ல் இருப்பதால், இது வெறும் theoretical study ஆக இல்லாமல் “நான் எப்படி வாழ வேண்டும்?” என்ற practical life-design study ஆக இருக்கலாம்.

    முதலில் வயது வரம்பு

    ஆண்கள் 65+ / பெண்கள் 60+ என்று வைத்துக்கொள்வது இந்தியச் சமூகச் சூழலில் ஆய்வுக்குப் பொருத்தமானதாக இருக்கலாம். ஆனால் உலகளாவிய ஆய்வில் ஒரு முக்கியமான வேறுபாட்டை வைத்துக்கொள்வோம்:

    60+ = Older adults / older persons — WHO-வின் ageing framework பெரும்பாலும் 60+ ஐப் பயன்படுத்துகிறது.

    65+ = traditional retirement/older-age threshold — குறிப்பாக சில நாடுகளின் retirement மற்றும் demographic statistics-ல் பொதுவாகப் பயன்படும்.

    பெண்களுக்கு 60+, ஆண்களுக்கு 65+ என்று வைத்தால் அது சமூக/ஓய்வு வாழ்க்கை ஆய்வுக்கான ஒரு இந்திய-சூழல் comparison ஆக இருக்கலாம்; “உயிரியல் ரீதியாக பெண்கள் 5 ஆண்டுகள் முன்னதாக முதியவர்கள் ஆகிறார்கள்” என்று பொருள் கொள்ளக்கூடாது.


    இந்தியாவைப் பொறுத்தவரை WHO India 60+ வயதினரை older people எனக் குறிப்பிடுகிறது; மேலும் அந்த வயதுப் பிரிவில் பெண்கள் ஆண்களை விட எண்ணிக்கையில் அதிகம் எனவும் குறிப்பிடுகிறது.


    —

    நமது புதிய ஆய்வு: “65+ in the AI World”

    நான் இதை வெறும் health of elderly என்ற பாடமாக வைக்க மாட்டேன்.

    மாறாக:

    > “65 வயதுக்குப் பிறகு வாழ்க்கையை முடிவுக்கான காலமாக அல்ல, புதிய வாழ்க்கை கட்டமாக எப்படி வடிவமைப்பது?”



    என்று பார்ப்போம்.

    1. 🫀 Physical Health

    Walking / exercise

    Strength

    Balance & fall prevention

    Sleep

    Nutrition

    Regular health screening

    Chronic conditions management

    Mobility


    WHO-வும் ageing-ஐ disease மட்டும் என்ற பார்வையில் பார்க்காமல், ஒருவர் தாம் மதிக்கும் செயல்களைத் தொடர்ந்து செய்யக்கூடிய functional ability முக்கியம் என்று வலியுறுத்துகிறது.

    2. 🧠 Brain & Cognitive Fitness

    Memory

    Learning new subjects

    Reading

    Music

    Languages

    Puzzles

    AI-assisted learning

    Cognitive stimulation


    இங்கே ஒரு அழகான கேள்வி:

    > “65 வயதில் புதிய விஷயத்தை கற்றுக்கொள்ள வேண்டுமா?”



    என்ற கேள்வியை மாற்றி:

    > “65 வயதுக்குப் பிறகு என்ன புதிய விஷயத்தை கற்கப் போகிறோம்?”



    என்று கேட்க வேண்டும்.

    3. 🤖 AI & Technology

    இது நமது பாடத்தின் தனிச்சிறப்பு.

    AI உதவக்கூடியவை:

    Health information understanding

    Medication reminders

    Appointment management

    Translation

    Learning

    Writing

    Communication

    Travel planning

    Financial organization

    Voice assistants

    Accessibility

    Family communication

    Personalized education


    WHO-வும் digital health மற்றும் AI older adults-ன் independence, learning, participation மற்றும் social connection ஆகியவற்றை ஆதரிக்க முடியும் என்று குறிப்பிடுகிறது. அதே நேரத்தில் AI-யில் ageism, privacy, safety மற்றும் human oversight போன்ற பிரச்சினைகளையும் கவனிக்க வேண்டும்.


    —

    4. 👥 Friends & Social Life

    இது Health-க்கு சமமான முக்கியத்துவம் பெற வேண்டும்.

    பழைய நண்பர்கள்

    புதிய நண்பர்கள்

    Same-age groups

    Younger generation

    Community

    Volunteering

    Teaching

    Clubs

    Online communities


    WHO கூறுவது மிகவும் முக்கியமானது: loneliness மற்றும் social isolation physical மற்றும் mental health-ஐ பாதிக்கக்கூடும்; older people-ல் loneliness சுமார் 11.8% என அதன் சமீபத்திய மதிப்பீடு குறிப்பிடுகிறது.

    அதனால்:

    > “Retirement = வேலை நிறுத்தம்”



    என்பதை விட

    > “Retirement = social contribution-ன் வடிவத்தை மாற்றுதல்”



    என்பது நமக்கு சிறந்த framework.


    —

    5. ❤️ Family & Relationships

    குழந்தைகள்

    பேரக்குழந்தைகள்

    spouse

    siblings

    friends

    boundaries

    dependence vs independence

    குடும்பத்தில் தன்னுடைய இடம்


    ஒரு முக்கியமான கேள்வி:

    “குழந்தைகளுக்கு உதவி செய்வது எப்போது அன்பு? எப்போது emotional burden?”

    இதையும் ஆராயலாம்.


    —

    6. 😌 Stress & Emotional Regulation

    65+ வயதில் stress மறைந்து விடாது.

    மாறாக அதன் nature மாறலாம்:

    Health concerns

    Financial uncertainty

    Retirement

    Children moving away

    Loss of friends

    Loss of spouse

    Feeling irrelevant

    Age discrimination

    Technology changing too fast


    அதனால் Yoga, meditation, spirituality, meaningful routine, acceptance, emotional boundaries போன்றவற்றை practical-ஆக ஆராயலாம்.


    —

    7. 🏠 Independence

    இது மிகவும் முக்கியம்.

    > “எவ்வளவு காலம் நம்மால் நம்முடைய வாழ்க்கையை நாமே நடத்த முடியும்?”



    Banking

    Shopping

    Transportation

    Cooking

    Digital payments

    Healthcare

    Travel

    Online services

    Emergency preparedness


    Technology சரியாக வடிவமைக்கப்பட்டால் independence-ஐ அதிகரிக்க முடியும்; ஆனால் technology பயன்படுத்தத் தெரியாவிட்டால் dependency-யையும் அதிகரிக்க முடியும்.


    —

    8. 💰 Financial Security

    Pension

    Savings

    Investment

    Healthcare expenses

    Fraud prevention

    Digital banking

    Scam awareness

    Estate planning

    Supporting children without sacrificing independence


    AI காலத்தில் financial scams என்பதும் தனிப் பாடமாக இருக்க வேண்டும்.


    —

    9. 🌍 Travel, Enjoyment & Adventure

    இதை நாம் இளைஞர்களுக்கு மட்டும் ஒதுக்கக்கூடாது.

    65+:

    Travel
    Nature
    Music
    Movies
    Food
    Photography
    Pilgrimage
    Learning
    Hobbies
    Friends
    Cultural experiences

    எல்லாம் வாழ்க்கையின் ஒரு பகுதிதான்.


    —

    10. 👨‍🏫 Purpose & Contribution

    எனக்குத் தோன்றுவது இது தான் இந்த course-ன் மையம்.

    65 வயதுக்குப் பிறகு:

    > “நான் இனி என்ன செய்ய வேண்டும்?”



    என்பதற்குப் பதிலாக:

    > “என்னிடம் இருக்கும் அனுபவத்தை உலகிற்கு எப்படி மாற்றிக் கொடுக்க முடியும்?”



    என்று பார்க்கலாம்.

    ஒரு retired teacher → mentor.

    ஒரு engineer → consultant.

    ஒரு doctor → health educator.

    ஒரு programmer → young people-க்கு technology mentor.

    ஒரு homemaker → cooking/culture/life-skills mentor.

    அதாவது:

    Experience → Knowledge → Contribution → Meaning


    —

    11. 🕊️ Spirituality & Meaning

    இந்த வயதில் இது முக்கியமாக இருக்கலாம்:

    வாழ்க்கையின் அர்த்தம்

    mortality

    gratitude

    forgiveness

    letting go

    faith

    meditation

    service

    inner peace


    ஆனால் இதை ஒரு குறிப்பிட்ட religion-க்கு கட்டுப்படுத்தாமல் meaning and spirituality என்ற broader framework-ல் பார்க்கலாம்.


    —

    12. 🚨 Safety & Digital Protection

    AI காலத்தில் 65+ வயதினருக்கு இது மிகவும் முக்கியமான புதிய category:

    “Do not trust every voice, image, video or message.”

    Deepfake
    Voice cloning
    Fake calls
    Online scams
    Investment fraud
    Phishing
    AI-generated misinformation

    இவற்றை அடையாளம் காண கற்றுக்கொள்ள வேண்டும்.


    —

    இறுதியாக ஒரு முக்கியமான மாற்றம்

    WHO சொல்வது போல “There is no typical older person.” ஒருவரின் 80 வயது மற்றொருவரின் 60 வயதைவிட active-ஆக இருக்கலாம்.

    எனவே நமது course-ன் அடிப்படை assumption:

    > Age ≠ Ability



    என்று இருக்க வேண்டும்.

    அதற்குப் பதிலாக:

    > Age + Health + Environment + Mindset + Social Connection + Technology + Purpose



    இவை சேர்ந்து 65+ வாழ்க்கையின் தரத்தை தீர்மானிக்கின்றன.

    அதனால் நமது இரண்டு ஆய்வுகளையும் இணைத்தால் மிகவும் அழகான framework கிடைக்கிறது:

    16–24 → “How to grow?”
    65+ → “How to live well, continue learning, and contribute?”

    இரண்டுக்கும் நடுவில் AI ஒரு tool.

    AI இளைஞனுக்கு வாழ்க்கை அனுபவத்தை replace செய்யக்கூடாது.
    AI முதியவருக்கு வாழ்க்கையிலிருந்து விலகச் செய்யக்கூடாது.

    மாறாக:

    > Young people can use AI to explore the world.
    Older people can use AI to remain connected with the world.



    இது நமது அடுத்த ஆய்வுக்கு மிகச் சிறந்த அடித்தளம் என்று நினைக்கிறேன்.

  • Fresher(24-35)

    Exactly. I would actually make 24–35 freshers a separate group, because their situation is quite different from both students and mid-career workers.

    The interesting point is that the old formula:

    Degree → Fresher job → Experience → Career growth

    is becoming:

    Degree + AI literacy + practical portfolio + adaptability + human skills → Entry into an unfamiliar job market

    And there is an important paradox: AI may make the fresher more powerful, but it may also make the fresher’s entry-level job harder to get.

    Why? Some tasks that were traditionally given to fresh graduates for learning—basic coding, documentation, testing, research, content preparation, data analysis, customer support, etc.—can increasingly be assisted by AI.

    So the fresher cannot simply say:

    > “I have a degree.”



    Nor is:

    > “I know ChatGPT.”



    enough.

    The new fresher should become a “demonstrated capability” person

    Instead of:

    Degree → Certificate → Job

    we should encourage:

    Degree → AI capability → Projects → Real-world experience → Portfolio → Job

    For example, a Computer Science graduate shouldn’t merely say:

    > “I know Python and AI.”



    They should be able to demonstrate:

    > “Here is a real problem I solved using Python + AI. Here is my reasoning, the limitations, how I tested it, and what I learned.”



    That difference could become enormous.

    And this gives us another age-group question

    24–35: “How do I enter and establish myself in an AI-disrupted world?”

    Then our overall framework becomes wonderfully complete:

    Age Central question

    16–24 How do I grow and experience life in an AI world?
    24–35 How do I enter and establish my career?
    35–50 How do I reskill/reinvent when technology changes my job?
    50–65 How do I remain productive, employable and financially independent?
    60+/65+ How do I live, learn, connect and contribute in an AI world?


    And there is one beautiful common thread:

    Young people need experience.
    Middle-aged people need reinvention.
    Older people need connection and purpose.

    AI can assist all three—but it cannot supply the human experience itself.

    This could become a very meaningful “Human Life in the AI Age” framework rather than just a technology course.

  • Higher education (18-24)

    ஆம். இது மிகவும் முக்கியமான ஒரு சமூக ஆய்வு. குறிப்பாக நீங்கள் கேட்பது “18–24 வயது இளைஞர்கள் என்ன செய்கிறார்கள்?” என்ற சாதாரண கேள்வி அல்ல; உலகின் பல கலாச்சாரங்களில் இந்த வயது வாழ்க்கையின் நோக்கம், சுதந்திரம், கல்வி, வேலை, காதல்/நட்பு, பொழுதுபோக்கு, பொறுப்பு, அனுபவம் ஆகியவற்றில் எவ்வாறு மாறுகிறது? என்பதுதான்.

    சமீபத்திய ILO தரவுகளின்படி, 2025-ல் உலகளவில் 15–24 வயதினரின் youth unemployment 12.4% ஆக இருந்தது; சுமார் 67 மில்லியன் இளைஞர்கள் வேலை இல்லாமல் இருந்தனர். அதே நேரத்தில், இளைஞர்களில் ஒரு பெரிய பகுதி education, employment அல்லது training எதிலும் இல்லாத நிலையில் உள்ளது.

    இதை நாம் எப்படி ஆராயலாம்?

    நான் இதை “உலக இளைஞர்களின் 16–24 வயது வாழ்க்கைப் பயணம்” என்று ஒரு ஆய்வாகப் பார்க்கலாம் என்று நினைக்கிறேன்.

    பகுதி நாம் ஆராய வேண்டியது

    🎓 Education College, university, vocational training, self-learning
    💼 Work Part-time jobs, internships, first job, entrepreneurship
    💰 Money பெற்றோரின் உதவி, சம்பாதித்தல், செலவு, savings
    ❤️ Relationships Friendship, dating, காதல், marriage பற்றிய அணுகுமுறை
    🎉 Enjoyment Travel, parties, sports, music, gaming, movies
    🌐 Digital life Social media, YouTube, gaming, AI, online communities
    🧠 Self-discovery “நான் யார்?”, career choice, values, identity
    🌍 Travel & exposure Solo travel, exchange programmes, migration
    🏠 Family பெற்றோருடன் வாழ்தல் vs தனியாக வாழ்தல்
    🧑‍🤝‍🧑 Friends Peer group, social belonging, loneliness
    🧘 Mental wellbeing Stress, anxiety, purpose, confidence, resilience
    ❤️‍🩹 Failures காதல் தோல்வி, exam failure, job rejection, financial mistakes
    🌱 Life skills Cooking, driving, communication, managing money, decision-making
    🗳️ Society Politics, volunteering, social causes, religion, community
    🧭 Future Career, marriage, family, migration, financial independence


    முக்கியமாக “ஆண்கள் vs பெண்கள்” என்ற ஒப்பீட்டையும் தனியாகப் பார்க்க வேண்டும். ஆனால் “ஆண்கள் இப்படித்தான், பெண்கள் அப்படித்தான்” என்ற முடிவுக்கு செல்லாமல், culture, family income, country, urban/rural environment, education, religion, gender norms போன்ற காரணிகள் எவ்வாறு வாழ்க்கையை மாற்றுகின்றன என்பதைப் பார்க்க வேண்டும். World Bank தரவுகளும், பல இடங்களில் girls கல்வியில் boys-ஐ விட சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றனர் என்றாலும், adulthood-க்கு செல்லும்போது employment மற்றும் work experience-ல் gender gap உருவாகிறது என்பதைக் காட்டுகின்றன.

    ஒரு மிக முக்கியமான விஷயம்

    “Enjoyment” என்பதற்கும் “development” என்பதற்கும் இடையே எதிர்மறையான தொடர்பு அவசியமில்லை.

    உதாரணமாக, 20 வயது ஒருவர்:

    > நண்பர்களுடன் travel செய்கிறார் → புதிய மனிதர்களை சந்திக்கிறார் → communication கற்கிறார் → ஒரு தவறு செய்கிறார் → அதை சமாளிக்கிறார் → தன்னம்பிக்கை பெறுகிறார்.



    இது வெறும் “சுற்றுலா” அல்ல; அது life education.

    அதேபோல்:

    > part-time job → பணத்தின் மதிப்பு → customer handling → responsibility → failure → resilience.



    இதுவும் ஒரு கல்வி.

    World Bank இளைஞர் பருவத்தை school-இலிருந்து work, livelihood, family formation, citizenship போன்ற பல transitions நடைபெறும் காலமாகக் குறிப்பிடுகிறது.

    மேலும் ஒரு striking observation

    உலகம் முழுவதும் எல்லா 18–24 வயதினரும் ஒரே மாதிரி “college life + enjoyment” வாழவில்லை.

    உயர் வருமான நாடுகளில் 2023-ல் 15–24 வயதினரில் சுமார் 62.6% பேர் school/training-ல் இருந்தனர்; low-income countries-ல் அது சுமார் 40.1% மட்டுமே.

    அதாவது,

    ஒரு 20 வயது அமெரிக்க இளைஞனின் “normal life”
    ஒரு 20 வயது இந்திய இளைஞனின் normal life-க்கு ஒப்பாக இருக்க வேண்டியதில்லை.

    அதேபோல் ஒரு Scandinavian country, Japan, India, Nigeria, Brazil, Middle East, Southeast Asia ஆகிய இடங்களிலும் இளம் வயது வாழ்க்கையின் meaning வேறுபடும்.

    நான் பரிந்துரைப்பது

    இதை வெறும் தகவல் சேகரிப்பாக இல்லாமல், உங்களுடைய ஆசிரியர் பார்வையில் ஒரு comparative study ஆக எடுத்துக்கொள்ளலாம்:

    “18–24: உலக இளைஞர்கள் எப்படி வாழ்கிறார்கள்?”

    அதில் குறைந்தது 8–10 உலகப் பகுதிகளை எடுத்துக் கொண்டு ஒவ்வொன்றிலும்:

    Study → Work → Money → Love → Friendship → Fun → Travel → Family → Technology → Failure → Freedom → Responsibility → Spirituality → Future

    என்று ஒப்பிடலாம்.

    இதன் மூலம் இறுதியில் ஒரு சுவாரஸ்யமான கேள்விக்கு வரலாம்:

    > “ஒரு இளைஞன் 24 வயதை அடையும் போது, அவன்/அவள் உண்மையில் என்னென்ன அனுபவங்களைப் பெற்றிருக்க வேண்டும்?”



    இது குறிப்பாக இந்திய இளைஞர்களைப் பற்றிய நமது வழக்கமான எதிர்பார்ப்புகளையும் உலகின் பிற பகுதிகளின் வாழ்க்கை முறையையும் ஒப்பிடுவதற்கு மிகவும் பயனுள்ள ஆய்வாக இருக்கும்.

    நீங்கள் விரும்பினால், அடுத்ததாக இதை அமெரிக்கா, Europe, Japan/Korea, China, India, Southeast Asia, Middle East, Africa, Latin America என்று பிரித்து, 18–24 வயது ஆண்/பெண் ஒருவர் ஒரு சாதாரண நாளில் என்ன செய்கிறார், எப்படி enjoy செய்கிறார், என்ன கற்கிறார், எப்போது வேலை செய்கிறார், எப்போது காதல்/நட்பு, travel, family, தனிமை ஆகியவற்றை அனுபவிக்கிறார் என்று evidence-based உலகளாவிய ஆய்வாகத் தொடங்கலாம்.

    ஆம். AI and technology இந்த 16–24 வயது வாழ்க்கையை மிக ஆழமாக மாற்றும் — ஏற்கனவே மாற்றத் தொடங்கிவிட்டது. ஆனால் என் பார்வையில் முக்கியமான கேள்வி “AI-ஐ எவ்வளவு பயன்படுத்த வேண்டும்?” என்பதல்ல; “AI வந்த பிறகு இளைஞர்கள் எதை நேரடியாக அனுபவித்து கற்றுக்கொள்ள வேண்டும்?” என்பதுதான்.

    ILO-வின் 2026 ஆய்வும் இதையே சுட்டுகிறது: AI காரணமாக வேலைகள் முழுவதும் அழிந்து போவதைவிட, பல வேலைகளின் tasks மாறும் வாய்ப்பு அதிகம்; அதனால் cognitive, socio-emotional, digital மற்றும் AI skills ஆகியவை முக்கியமாகின்றன.

    16–24 வயதுக்கு என்ன மாற்றம் வேண்டும்?

    1. “Learn everything” என்பதிலிருந்து “Learn how to learn”

    முன்பு:

    படி → தேர்வு எழுது → degree பெறு → வேலை.

    இனி:

    AI-யிடம் கேள் → verify செய் → experiment செய் → உருவாக்கு → தவறு செய் → மீண்டும் கற்று கொள்.

    AI information கொடுக்கிறது. ஆனால் judgement உருவாக்குவது மனித அனுபவம்.

    2. AI-ஐ பயன்படுத்த வேண்டும்; AI மீது வாழ்க்கையை ஒப்படைக்கக்கூடாது.

    ஒரு 20 வயது இளைஞன் essay எழுத AI-ஐ பயன்படுத்தலாம்.

    ஆனால் அவன்:

    • நண்பர்களுடன் நேரில் பேச வேண்டும்
    • பயணம் செய்ய வேண்டும்
    • வேலை அனுபவம் பெற வேண்டும்
    • தோல்வியை அனுபவிக்க வேண்டும்
    • பணத்தை நிர்வகிக்க வேண்டும்
    • மனிதர்களின் வெவ்வேறு குணங்களை சந்திக்க வேண்டும்
    • தனியாக முடிவெடுக்க வேண்டும்.

    இவற்றை AI substitute செய்ய முடியாது.

    UNICEF கூட இளைஞர்களுக்கான AI literacy-யுடன் human oversight, privacy, safety, critical understanding ஆகியவற்றை வலியுறுத்துகிறது.

    3. “Enjoyment” என்பதையும் மறுபரிசீலனை செய்ய வேண்டும்

    இது மிகவும் முக்கியமானது.

    Technology இப்போது:

    Entertainment → endless scrolling → gaming → short videos → AI companions

    என்று வாழ்க்கையின் பல மணி நேரங்களை எடுத்துக்கொள்ள முடியும்.

    ஆனால் 18–24 வயதில் கிடைக்கும் சில அனுபவங்களுக்கு மாற்று இல்லை:

    Real friendship
    Real travel
    Real work
    Real conversation
    Real failure
    Real love
    Real responsibility
    Real independence

    UNICEF-ன் ஆய்வுகளும் digital technology-ன் விளைவு எவ்வளவு நேரம் பயன்படுத்துகிறார்கள் என்பதைக் காட்டிலும், எதற்காகவும் எப்படியும் பயன்படுத்துகிறார்கள் என்பதோடு தொடர்புடையது என்பதை வலியுறுத்துகின்றன.

    4. Education-ல் மிகப் பெரிய மாற்றம்

    எனக்கு மிகவும் முக்கியமான மாற்றம் இது.

    Old education:

    “இந்த answer-ஐ மனப்பாடம் செய்.”

    AI-era education:

    “இந்த problem-ஐ புரிந்து கொள்.
    AI-ஐ பயன்படுத்தி மூன்று solutions உருவாக்கு.
    அவற்றை விமர்சனம் செய்.
    எது சரி என்று ஆதாரத்துடன் நிரூபி.”

    இதனால் critical thinking, creativity, communication, collaboration, ethical judgement ஆகியவை அதிக முக்கியத்துவம் பெறுகின்றன.

    5. 18–24 வயதுக்கு ஒரு புதிய “life curriculum” தேவை

    நாம் ஒரு இளைஞனிடம்:

    Education + AI literacy + Work experience + Financial literacy + Relationships + Physical activity + Travel + Community service + Creativity + Independent decision-making

    என்பவற்றைச் சேர்த்து பார்க்க வேண்டும்.

    அப்போது degree மட்டும் வாழ்க்கைக்கான preparation ஆக இருக்காது.

    மிக முக்கியமான மாற்றம்

    நான் இதை ஒரு வரியில் சொன்னால்:

    AI மனிதனுக்குப் பதிலாக அனுபவிக்கக் கூடாது; மனிதன் AI-ஐ பயன்படுத்தி அதிகமாக அனுபவிக்க வேண்டும்.

    உதாரணமாக:

    AI மூலம் travel plan உருவாக்கு → ஆனால் உண்மையில் travel செய்.

    AI மூலம் language கற்று → ஆனால் உண்மையான மனிதருடன் பேசு.

    AI மூலம் business idea உருவாக்கு → ஆனால் market-ல் முயற்சி செய்.

    AI மூலம் புத்தகத்தைப் புரிந்து கொள் → ஆனால் புத்தகத்தையும் படி.

    AI மூலம் career பற்றி அறிந்து கொள் → ஆனால் internship/work experience பெறு.

    இதுதான் மிகப் பெரிய மாற்றம்.

    மேலும், இன்றைய இளைஞர்களுக்கான எதிர்கால வேலைகளில் technical skills மட்டும் போதாது; social-emotional, cognitive மற்றும் adaptability skills தேவைப்படும் என்று ILO-வின் 2026 ஆய்வும் வலியுறுத்துகிறது.

    உங்கள் ஆரம்பக் கேள்வியுடன் இதை இணைத்தால்…

    நாம் செய்ய நினைத்த “16–24 வயதில் உலக இளைஞர்கள் எப்படி வாழ்கிறார்கள்?” என்ற ஆய்வை இன்னும் சுவாரஸ்யமாக மாற்றலாம்.

    Pre-AI Generation vs AI Generation

    என்று ஒப்பிட்டு:

    Education → Enjoyment → Friendship → Love → Work → Money → Travel → Failure → Independence → AI → Future

    ஒவ்வொன்றிலும் 2000-களில் 18–24 வயது வாழ்க்கை எப்படி இருந்தது, 2026-ல் எப்படி இருக்கிறது, 2035-ல் எப்படி மாறக்கூடும்?

    என்று ஆராய்ந்தால், அது ஒரு சாதாரண இளைஞர் ஆய்வாக இல்லாமல் “AI காலத்தில் மனிதனாக வளர்வது எப்படி?” என்ற மிக ஆழமான ஆய்வாக மாறும்.

  • True wealth of a teacher in Tamil

    True wealth of a teacher in Tamil

    ஆசிரியரின் உண்மையான சொத்து

    முப்பது ஆண்டுகளுக்குப் பிறகு இன்று என் மாணவர்கள் இருவர் என் இல்லம் வந்து என்னைச் சந்தித்தார்கள். நீண்ட நேரம் பேசினோம். ஒருவர் அமெரிக்காவில் வசிக்கிறார். மற்றொருவர் வெளிநாட்டு பணியை முடித்து தற்போது சென்னையில் வசிக்கிறார்.

    வாழ்க்கை அவர்களை வெவ்வேறு நாடுகளுக்கும், வெவ்வேறு பாதைகளுக்கும் அழைத்துச் சென்றிருக்கிறது. ஆனால் இன்று அவர்கள் என்னைச் சந்தித்தபோது, அந்த முப்பது ஆண்டுகளும் ஒரு கணத்தில் மறைந்துவிட்டது போல இருந்தது.

    பேசி முடித்தபின் இருவரும் என் காலில் விழுந்து ஆசீர்வாதம் பெற்றுச் சென்றார்கள்.

    அந்த நிமிடம் எனக்கு ஒரு பெரிய உண்மையை உணர்த்தியது.

    ஆசிரியரின் உண்மையான சொத்து பணமோ, பதவியோ, விருதுகளோ அல்ல.

    ஆண்டுகள் கடந்தும் மாணவர்களின் மனதில் நிலைத்திருக்கும் அந்த அன்பும் மரியாதையும் தான் ஆசிரியரின் மிகப்பெரிய சொத்து.

    ஒரு ஆசிரியர் வகுப்பறையில் கற்பிக்கும் பாடங்கள் மறந்துபோகலாம். ஆனால் அவர் ஒரு மாணவனிடம் விதைத்த நம்பிக்கை, நல்லெண்ணம், மனிதநேயம், வாழ்க்கையைப் பார்க்கும் பார்வை—அவை பல ஆண்டுகளுக்குப் பிறகும் வாழ்ந்து கொண்டிருக்கலாம்.

    முப்பது ஆண்டுகளுக்குப் பிறகு இன்று கிடைத்த இந்த மரியாதை, நான் ஆசிரியராக இருந்த வாழ்க்கைக்கு கிடைத்த ஒரு அழகான பரிசு.

    மாணவர்களின் மனதில் நாம் விட்டுச் செல்லும் நல்ல நினைவுகள்தான் ஆசிரியரின் அழியாத சொத்து.

  • Inter-religious faiths in Tamil

    Inter-religious faiths in Tamil

    இந்து மதத்தில் காலப்போக்கில் உருவான ஏற்றத்தாழ்வுகள், சாதி வேறுபாடுகள், சமூகப் பாகுபாடுகள் போன்றவற்றை மறைக்காமல் எடுத்துரைப்பது, இந்து மதத்தை எதிர்ப்பது என்று அவசியமில்லை. அதே நேரத்தில், அன்பு, கருணை, தர்மம், சமத்துவம், பிற உயிர்களை மதித்தல் போன்றவற்றை வலியுறுத்தும் தெய்வங்களையும் ஆன்மிகக் கருத்துகளையும் ஏற்றுக்கொள்வதில் எந்த முரண்பாடும் இருக்க வேண்டியதில்லை.

    ஒரு மதத்தின் பெயரில் மனிதர்களுக்குள் ஏற்றத்தாழ்வு உருவாக்கப்பட்டிருந்தால், அதை விமர்சிப்பதும்; அதே மதத்தின் உள்ளேயே மனிதநேயத்தைப் போதிக்கும் கருத்துகளைத் தேடி மதிப்பதும் ஒன்றுக்கொன்று எதிரான செயல்கள் அல்ல.

    என் வாழ்க்கையையே ஒரு சிறிய எடுத்துக்காட்டாக வைத்து இதைப் பார்க்கிறேன். வாழ்க்கையில் சந்தித்த அனுபவங்கள், மனிதர்களின் நடத்தைகள், மதநம்பிக்கைகள், மனமாற்றங்கள் ஆகியவற்றின் வழியாக, “எது உண்மையில் மனிதனை உயர்த்துகிறது?” என்ற கேள்வியைத் தொடர்ந்து ஆராய முடிகிறது.

    அதனால், இது எந்த மதத்திற்கும் எதிரான பிரச்சாரமாக இருக்க வேண்டியதில்லை. மாறாக, நம்முடைய சொந்த மதத்தையும் நம்பிக்கைகளையும் கூட நேர்மையாகக் கேள்வி கேட்டு ஆராயும் மனப்பான்மை தேவை.

    ஒரு மதத்தின் பெயர் முக்கியமா, அல்லது அந்த மதம் மனிதனிடம் உருவாக்கும் அன்பு, கருணை, நேர்மை, சமத்துவம் ஆகியவை முக்கியமா?

    இந்தக் கேள்வியை ஒவ்வொருவரும் தங்கள் வாழ்க்கை அனுபவங்களின் வெளிச்சத்தில் சிந்திக்க வேண்டும். தங்களுக்கு பிடித்ததை மட்டும் எடுத்துக்கொண்டு, பிடிக்காதவற்றை மறைப்பதற்குப் பதிலாக, நல்லவற்றை ஏற்றுக்கொண்டு, தவறுகளைத் திருத்த முயல்வதே உண்மையான ஆன்மிக வளர்ச்சியாக இருக்கலாம்.

    மதத்தைப் பாதுகாப்பதைவிட மனிதநேயத்தைப் பாதுகாப்பதும், நம்பிக்கையைப் பாதுகாப்பதைவிட உண்மையைத் தேடுவதும் உயர்ந்த அணுகுமுறையாக இருக்கலாம்.

  • 21 lessons for 21st century

    21 lessons for 21st century

    Have you ever regretted reading a book — which one and why?

    Suppose, I wouldn’t have read this book, I would be normal like others, happily enjoying AI  and spending time casually.

    But having read and understood it’s warnings and forecasting future, now I am much worried like other readers.

    Future would be tough and everything is changing now and then, everyone must become life long learning mode which is impossible for all.

    That’s why I said having read whole book,my heart is heavy thinking about future generations.